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程序员WANG
工具windowsvue.js容器
MinIO是一款开源的对象存储系统,它提供类似AmazonS3的云存储服务,适用于各种规模的企业。MinIO设计为高性能、安全且易于使用,适合存储大量的非结构化数据,如图片、文档、视频以及大数据分析中的日志文件等。在本案例中,我们关注的是Windows版本的MinIO,它被集成到了若依RuoYi-Vue-Plus框架中,以实现文件管理功能。若依RuoYi-Vue-Plus是一个基于Vue.js的现
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王知无(import_bigdata)
GitHub:https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章,已经更新50+篇~引言CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora分布式系统分类下排名FAQ的No.1。CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅
- 大数据湖仓一体架构未来思考
王知无(import_bigdata)
架构
湖仓一体架构是最近1-2年时间开始频繁出现在数据开发领域的新名词。也是各大公司竞相投入的对象。网络上关于湖仓一体架构的实践文章很多,看得也很眼花缭乱。我们今天站在一个「接地气」的角度,来说一说湖仓一体架构中未来需要关注的核心框架有哪些。文章内容也没有经过仔细的斟酌,完全是一点不成熟的想法,而且站的角度不是高屋建瓴的而是从下往上的。一个基本判断是湖仓一体架构在形式上不止一种大家可以从网上看到很多关于
- 大数据是什么?用浅显的语言揭开神秘面纱
Echo_Wish
大数据大数据单例模式
大数据是什么?用浅显的语言揭开神秘面纱在我们生活的时代,“大数据”已经从一个技术术语,成为了街头巷尾时常听到的词汇。然而,究竟什么是大数据?它离我们有多远?我们该如何理解这个复杂又常用的概念?作为一名深耕大数据领域的创作者,我希望用通俗易懂的语言,结合生活实例和代码,为大家揭开大数据的神秘面纱。一、大数据的定义:比“大”更重要的是“复杂性”从广义上讲,大数据指的是无法通过传统手段高效处理的数据集合
- 在 Python 中使用 Ollama API
一路追寻
大模型PythonOllamaLLMlinuxpython
在Python中使用OllamaAPI在本文中,我们将简单介绍如何在Python中使用OllamaAPI。无论你是想进行简单的聊天对话、使用流式响应处理大数据、还是希望在本地进行模型的创建、复制、删除等操作,本文都可以为你提供指导。此外,我们还展示了如何使用自定义客户端和异步编程来优化你的应用程序性能,环境准备在开始使用Python与OllamaAPI交互之前,请确保您的开发环境满足以下条件:Py
- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 2025最新大数据毕业设计选题汇总:创新课题推荐
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目录前言毕设选题开题指导建议更多精选选题选题帮助最后前言大家好,这里是海浪学长毕设专题!大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研、考公、考教资或者实习为毕业后面临的升学就业做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。学长给大家整理了大数据专业最新精选选题,如遇选题困难或选题有任何疑问,都可以问学长哦(见文末)!对毕设有任何疑问都可以问学长哦!更多选题指导:最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总
- PL/SQL语言的文件操作
云端 架构师
包罗万象golang开发语言后端
PL/SQL语言的文件操作引言PL/SQL(ProceduralLanguage/SQL)是Oracle数据库提供的一种过程化编程语言,它结合了SQL的强大数据处理能力和过程性编程的灵活性。PL/SQL不仅可以用于数据库的操作和处理用户输入的数据,还可以进行丰富的文件操作。随着数据量的增加和信息处理需求的提高,掌握PL/SQL中的文件操作技术,对于数据库管理员和开发人员而言,显得尤为重要。本文将对
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
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Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- Spark Livy 指南及livy部署访问实践
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大数据-Spark大数据
背景:ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中,它提供了两种方式进行数据处理,一是交互式处理:比如用户使用spark-shell,编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行;二是批处理,通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息,并打通集群网
- 大数据学习(四):Livy的安装配置及pyspark的会话执行
猪笨是念来过倒
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一个基于Spark的开源REST服务,它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能:提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行;提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行;提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar
- 网络爬虫——分布式爬虫架构
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网络爬虫Python爬虫分布式架构
分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长,单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合,成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开,结合实际案例,帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心
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后端开发面试自我介绍
面试过程:1面试首先问你对技术的理解是怎样的谈谈价值观方面的问题,比较抽象,我理解这种问题就跟你说让你做个自我介绍,问你你平时读什么书,有什么爱好这种问题类似,一方面热热场,打开话匣子,另一方面看你谈些什么技术,如果你用的技术跟公司的相似那么就就着这个问题往下问,如果你聊的不沾边,后面基本上可以不问了。总之一方面聊一些积极向上的内容,另外聊一些跟公司技术贴边的技术。2谈谈你的项目我就把我以前参与的
- Python-玩转数据-数据分析之分析思维
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一、说明当下时代的社会生产发展,人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后,都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起,大数据思维已经逐渐被更动的人接受,随着其进一步发展,产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师,仅仅知道跑数据是不够的,还需要通过数据发现生产环节出现
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百度导航面试(拿到实习Offer)一面一面是电话面试,那个时候下午刚好下课,然后收到来自深圳的一个电话,是百度导航团队的,问我能否第二天上午能否电话面试,我说可以。因为当时刚刚参加完CVTE面试不久,而且知道自己CVTE被刷了,所以那个时候又激动又慌张,因为面试了才知道自己还差很远。于是那天晚上就看了一下JVM相关的知识,因为这个在CVTE面试有问到。到第二天面试的时候,电话终于来了,涉及的问题主
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数据开发面经分享面试经验分享职场和发展
说说你项目中数据仓库是怎么分层的,为什么要分层?首先是ODS层,连接数据源和数据仓库,数据会进行简单的ETL操作,数据来源通常是业务数据库,用户日志文件或者来自消息队列的数据等中间是核心的数据仓库层,可以细分为DWD,DIM,DWS层。首先是DWD层主要负责对数据进行进一步测清洗规范化的操作,但是应该尽可能保持和ODS层相同的数据粒度,可以通过维度退化等方式,将维度表退化为事实表例如下单表,减少关
- 火星数据电竞数据,世界杯数据接口api,足球数据资料库
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电竞数据包含的内容有很多,比如说基础数据(实时比分,关键事件,赛后数据等等),统计数据(阵容分析,选手分析,地图分析等),还有资料库数据(赛事战队,赛程赛果,赛况榜单等等),众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中,电子竞技的大数据可以用在多个方面,从自身来说:可以用来分析自己的强势点,可以分析对手的弱点,从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏,了解当下游
- 构建高效GPU算力平台:挑战、策略与未来展望
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- Databricks:打造数据国度的“金砖四国”
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Databricks,一个并不算熟悉的名字,是大数据国度的后起之星。成立不够一年,但却阵容强大,创始人都是开源圈子里面的重要级人物,值得关注。从公司名Databricks似乎就能看出一些深意——data(数据)+bricks(金砖四国)。不知道,在数据国度里Databricks是否具有“金砖四国”的发展前景呢?可以先从公司的创始背景谈起,打开Databricks官网,“We'reworkingto
- 一文详解大厂数据中台架构
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在大数据发展的黄金期,几乎所有的高科技企业都在思考一个问题:海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后,企业该怎么去应用这部分数据资产,会对其商业产生什么影响,如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家,阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略,奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”,中台再度成为了人们谈论的焦点。至此,关于“
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Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司,以下是关于它的详细技术解析:1.起源与背景:Databricks成立于2013年,由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立,包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
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hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- Hive 数据类型全解析:大数据开发者的实用指南
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sqlhive数据仓库
在大数据处理领域,Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具,被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础,本文将深入探讨Hive的数据类型,帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型,主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
- 2024年网络安全最全CTF —— 网络安全大赛_ctf网络安全大赛
网安墨雨
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前言随着大数据、人工智能的发展,人们步入了新的时代,逐渐走上科技的巅峰。\⚔科技是一把双刃剑,网络安全不容忽视,人们的隐私在大数据面前暴露无遗,账户被盗、资金损失、网络诈骗、隐私泄露,种种迹象表明,随着互联网的发展,网络安全需要引起人们的重视。\互联网安全从其本质上来讲就是互联网上的信息安全。从广义来说,凡是涉及到互联网上信息的保密性、完整性、可用性、真实性和可控性的相关技术和理论都是网络安全的研
- 基于Python大数据的王者荣耀战队数据分析及可视化系统
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- Apache Hive--排序函数解析
大鳥
apachehivehadoop
在大数据处理与分析中,ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利,排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数,我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值,这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数,通过具体的HQL代码和数据实例进行说明,并阐述它们之间的区别。0.排序函数:ORDER、SORT
- 基于微信小程序的健身房预约管理系统
计算机学姐
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作者:计算机学姐开发技术:SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等,“文末源码”。专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏:Java精选实战项目源码、Python精选实战项目源码、大数据精选实战项目源码系统展示基于微信小程序+Java+SpringBoot+Vue+
- Java 大视界 -- Java 大数据文本分析与自然语言处理:从文本挖掘到智能对话(十)
青云交
大数据新视界Java大视界大数据文本分析自然语言处理文本挖掘机器翻译智能对话智能客服java
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、本博客的精华专栏:
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理